Es Lee 第一次想把情緒商數用在簡訊裡的效果並不如預期。=
Es Lee 的朋友收到一些簡訊，他試著幫他們找出字裡行間所埋藏的愛意，覺得演算法可以更客觀地偵測出人們常沒看出的意思。
所以他開發出一個叫做 Crushh 的 app，告訴使用者他們發送簡訊的對象有多喜歡他們，只是演算法太老實的下場便是讓人很難接受它：誰會想要用一個常會讓人們心情變差的 app 呢？
「我要公開替 Crushh 向大家道歉。其實如果你是在交往中，還需要一個演算法告訴你，對方到底喜不喜歡你，這樣你可能會找不到對象。」定量建模專家 Lee 笑著說。
Lee 跟大多數優秀的企業家一樣，只把 Crushh 視為第一步罷了，他接著又繼續投入開發。他覺得從 Crushh 身上學到用演算法來分析簡訊這一招是可行的，不過要擴大到看懂一般的交往關係，而非單純簡訊中蘊藏的愛意。
結果他開發出擁有人工智慧助理功能的簡訊 app「Mei」（發音為「may」），讓人們擁有更美好的交往關係。除了觀察簡訊對話以給予建議，這個助理還會按照簡訊紀錄來建立用戶的性格側寫內容，並且加入到每則簡訊裡。
在紐約成立新創公司 Mei，並且擔任執行長一職的 Lee 說，Mei 的演算法從兩個人發送簡訊的頻率及對話內容，可以相當完整地描繪出兩人對彼此的感覺。
Mei 一開始先瞭解兩人交往的進展，最厲害的是向用戶說明他們心裡或許猜錯了。
「只因為你的前任用不帶情緒的字眼來回覆，三個字的回答並不代表那正是對方的感受。」Lee 說。
內建資料組
Lee 表示在開發 Mei 的過程中，一開始遇到的難題是完全沒有可以用來訓練深度學習模型的資料，後來有不少人使用這款 app，Mei 便獲得很多匿名資料來不斷訓練模型。
Android 版本的 Mei 現有2.5萬名每日活躍用戶，預計明年初會推出 iOS 版本。
Mei 的演算法將五大性格特質模型用於整個簡訊對話，以取得用戶個性側寫內容。app 將簡訊送到 Mei 兩台運行 NVIDIA TITAN V GPU 的電腦之一，即時便進行推論。這間新創公司不斷增長的資料儲存在 Amazon Web Services 的資料庫執行個體內。
在設計 Mei 時也考慮到了隱私，所有設定值都預設為「關閉」，讓用戶可以選擇要開啟的項目。除了在 GPU 上進行分析之際，所有簡訊資料都會進行加密。公司方面只會收集電話號碼，不會收集姓名或其它身分資訊，而電話號碼也會以「#」井字號來顯示。
克服有限資源
規模不大的新創公司 Mei 尋求與研究人員合作的機會，以求取得大量匿名資料和協助消化資料，迄今已與幾間大學合作。
「他們手邊的資源無限，資料量卻不足，而我們有海量資料，卻沒有充足資源。」Lee 說。
Lee 表示盡量運用各種方式將資料用在用戶身上，才是 Mei 發揮潛力的關鍵。該公司希望與研究人員分享匿名資料，社會便能開始使用過去產生出的大量資料進行學習。
該公司致力於開發多種演算法，從配對和監測心理健康（像是偵測情緒波動）到鎖定特定目標的民意調查（例如詢問百名醫生，如果身上有痣的話，是否有必要進行診斷）。
歐盟的《GDPR一般資料保護規範》等法規逐步將資料控制權交到消費者手上，Lee 還希望擴大 Mei 的應用範圍，用於用戶的通訊工具。
一旦 Mei 可以分析 WhatsApp 或 Facebook 等 app 的訊息，用戶便能更全面地瞭解彼此間的關係，或許還有他們的健康狀況。